AI与语文教学的深度融合：研讨会心得
AI赋能语文，开启教研新篇章｜第二届人工智能赋能语文教学研讨会感悟当语文教育与人工智能相遇，会激荡出怎样的育人火花？4月24日至25日，第二届人工智能赋能语文教学研讨会暨温岭市郑伟荣名师工作室活动成功举办，全市语文教师们通过线上方式汇聚一堂，共同探索人机协作的育人新模式。以下为应海超老师的参会心得体会。首都师范大学周建设老师的讲座，主题聚焦于“语文教育拥抱AI技术、构建新型国家语料库及立德树人”，不仅为新时代语文教育指明了发展方向，更让我对语文教育的本质以及技术赋能的价值有了更深层次的理解，为未来的教学实
江苏AI赋能能源融合发展大会在南京召开
4月25日，以“人工智能+”能源融合发展为主题的江苏省大会在南京隆重召开。江苏省副省长沈剑荣出席会议并发表了讲话。沈剑荣强调，人工智能技术正以前所未有的速度，深度融入能源生产到消费的各个环节，为江苏省能源的绿色转型以及经济社会的全面高质量发展提供了强有力的推动力。他期望各方能够携手并进，共同担当技术创新的“源头活水”、场景应用的“精心设计者”以及产业生态的“领军先锋”，致力于开辟一条可借鉴、可推广的“人工智能+”能源产业深度融合发展新模式。会议期间，江苏省发展改革委的代表总结了本省在能源绿色转型和数字化智
人工智能治理困境与对策
我们正步入一个加速发展的智能时代，人工智能技术的飞速进步和广泛应用，也带来了随之而来的治理挑战。 在本期节目中，我们将与清华大学苏世民书院院长薛澜一同深入交流，探讨如何有效应对当前人工智能治理领域面临的重重困难。 在复杂多变的国际局势下，中国将在人工智能的国际治理中扮演何种角色？ —————— 聚焦AI前沿热点 邀请行业顶尖学者和从业者对话 “轻松有趣，尽在《A智荟》”我们正步入一个加速发展的智能时代，人工智能技术的飞速进步和广泛应用，也带来了随之而来的治理挑战。 在本期节目中，我们将与清华大学苏世民书院
AI 巨头的收费模式面临挑战？
昨天看到一则新闻，标题相当简洁——「 OpenAI 未能达到内部目标 」。这几个字我反复看了好几遍。不是「 OpenAI 发布了颠覆性新模型 」。也不是「 Sam Altman 又在描绘宏伟蓝图 」。而是「未达标」。在这个行业摸爬滚打久了，你会形成一种直觉：标题越短，事情越重大。果不其然，继续往下看就有点难以置信了。同一天，出现了三条重要信息：OpenAI 自己设定的用户增长和营收目标均未达成。微软正在重新协商合作协议——而微软是 OpenAI 最主要、甚至是唯一的资金支持者。与此同时，Google 向
AI工具人养成：把AI管起来才更强
在AI快速渗透的今天，普通人提升能力与创造价值的关键，并不在于硬要当技术专家，而是要学会把AI当作自己的“超级工具人”。从单纯的“任务执行者”出发，逐步升级为“AI管理者”。就像20年前会用搜索引擎的人往往比别人效率更高，放到今天，真正善用AI的人将更容易获得明显的竞争优势。你可以按一条从“能立刻上手”到“持续产出变现”的明确路线走下去，循序推进。四阶段能力构建路线图这张路线图会带你从零起步，把AI逐渐沉淀成自身的核心能力。阶段一：认知觉醒与工具上手 (1-2周)核心目标：先把“AI=聊天机器人”的刻板印
AI浪潮下，教师如何保持核心竞争力
——未来十年，教师的不可替代价值何在——🙋 AI能够辅助备课、自动批改作业、生成考试题目 🙋 学生借助AI完成作业，教师该如何应对？ 🙋 编程、翻译、设计等领域已被AI大范围取代 🙋 教师的未来发展方向究竟在哪里？结论：AI技术并不会完全取代教师，但善于运用AI工具的教师将更具优势😎 掌握以下三个关键能力，你将在未来十年立于不败之地！重要性分析：AI生成内容的质量，很大程度上取决于你提出的指令是否精确。同样的AI工具，懂得如何提问的老师能生成高质量的教学方案，而缺乏技巧的老师只能得到笼统的答案。 如何提升
AI赋能生产管理：夯实基础，实现智能闭环
导语：人工智能正深刻重塑生产管理模式，然而，许多企业急于追求先进的大模型与智能算法，却忽视了至关重要的AI基础层。缺乏稳固的数据基石、流程的互联互通以及可落地的管理闭环，再高端的AI技术也难以实现真正的价值。本文将聚焦于AI基础层如何切实提升生产效率，从数据、计划、执行、质量、设备、改进六大关键环节，深入剖析智能生产的底层逻辑，助力工厂实现降本、提质、增效及全程可追溯的目标。AI基础层生产管理，其核心在于数据采集、标准统一、流程固化、智能分析与闭环优化。借助物联网、边缘计算、机器学习、数字孪生等前沿技术，
OpenAI跨界手机，AI智能体颠覆APP格局，苹果谷歌三星能否应对？
01OpenAI的野心不止于手机，更在于重塑移动互联网的生态格局。02告别传统的APP模式，AI智能体正引领手机交互方式的深刻变革。03AI硬件领域充满机遇与挑战，人才需求激增，市场面临巨大的缺口。04针对AI手机的新兴赛道，为留学生提供了明确的就业选择和发展方向。05结语扫描二维码并回复【求职咨询】，即可预约专业导师为您量身定制求职计划，助您成功获得心仪的工作机会。蔓藤教育致力于为中国留学生在美国和英国的就业问题提供解决方案，我们拥有超过4000家合作企业和2000多位来自知名企业的导师，帮助95%的学
智能谷AI简报：政策扶持与技术革新驱动AI普及
气温：16℃~25℃天气：阴天转小雨宜：AI 方案复盘、内容量产、团队智能升级全国多地政府密集出台人工智能扶持新政，企业数字化转型补贴全面落地。多个地区相继发布了人工智能专项扶持计划，重点关注大模型应用、智能体部署以及算力中心建设这三个关键领域。对于中小企业在AI采购、数字员工配置以及行业定制化模型开发方面的投入，将提供专项补贴，以减轻企业在AI技术落地过程中的成本负担。政策信号清晰表明：AI已不再是可选项，而是企业标准化升级的必然需求。👉配图：面向个人用户的AI智能体已正式普及，每个人都能轻松创建属于自
AI少儿英语APP研发要点
面向国内少儿英语市场，打造一款由AI驱动的APP，既要体现教育学层面的专业度，又要兼顾游戏化带来的好玩体验，同时还必须严格满足合规要求。进入2026年的技术阶段，这类产品的竞争重心已不再只看“AI对话”，而是更强调“多模态互动”与“情感化学习”。北京木奇移动技术有限公司，作为专业的软件外包开发公司，期待与您交流合作。以下是开发AI少儿英语APP的核心方向：少儿英语学习，关键在于“能坚持”和“敢开口”。3D虚拟伙伴（AI Avatar）：为AI角色搭建清晰的人设体系（如外星小伙伴、会说话的小动物）。它不只是
本周AI动态速览：模型升级与算力融合
OpenAI在四月下旬发布了GPT-5.5及Pro版本，此版本在更高的推理精确度和更广阔的上下文窗口方面实现了突破，并已逐步整合至企业级应用和开发工具中。新模型在代码生成、复杂逻辑分析以及多模态交互能力上均有显著增强，堪称近期最重要的大模型更新。DeepSeek发布了其V4模型，该模型采用了大规模的MoE（专家混合）架构，支持超长上下文窗口，并具备卓越的推理性能。此模型着重于降低推理成本和提升效率，是中国当前大模型领域的一项重要成就。DeepSeek V4已成功适配华为昇腾AI芯片，从而在中国本土算力体系
AI助手：赋能技术管理的实战指南
随着人工智能的飞速发展，制造业正面临数字化转型的关键时刻：数据孤岛、老旧设备互联困难、人才短缺、投资回报不确定、转型方向不明等问题层出不穷。高达95%的企业在AI试点中遭遇失败，只有5%的企业实现了系统性的成功。您的企业是否也面临同样的困境：高层管理者：对AI战略方向感到迷茫，不知如何布局才能占据先机？中层及基层管理者：具备AI认知但缺乏实际落地方法，对场景应用无从下手？整个团队：从战略共识的建立到班组层面的执行，缺少一套完整的AI赋能体系？停止单点尝试，避免盲目投资！我们汇聚了来自华为、字节、西门子、博
斯坦福2026AI报告：中美差距消失，AI能力超专家，但全球准备不足
👆👆👆点击蓝字👆👆👆关注我们如果说去年的AI圈还在比拼谁家的模型参数更大、跑分更高，那么今年斯坦福大学以人为本人工智能研究所（HAI）刚刚发布的《2026 AI Index Report》传递了一个令人不安却又无比清晰的信号：当AI模型的能力已经收敛到几乎分不出胜负，人类社会的制度、评估体系和心理准备，正在被远远甩在后面。这份长达近400页的报告由数十位全球顶尖学者联合撰写，数据维度覆盖研发、技术、经济、教育、政策、公众舆论等几乎所有你能想到的侧面。如果你只有时间读一篇关于这份报告的文章，那一定是这一篇。
AI写作实战：月入五千的秘诀分享 | 洪哥亲测
去年我初次尝试人工智能写作，完全是零基础状态。经过近三个月的不断尝试，最终形成了一套行之有效的操作体系。现在我将核心心得汇总，希望能对那些想通过此途径创收的读者有所助益。首要环节：确立专业定位多数人初期往往随波逐流，导致最终难以取得理想成果。我的建议是：首先选定一个具体方向，例如AI内容变现，并进行深度钻研。次要环节：合理选择工具磨刀不误砍柴工。我对比了市场上各种人工智能辅助创作软件，最终确定了这套最佳配置：最后阶段：落实与优化工具配置完成后，重点在于坚持执行。我的日常工作流程如下：持续实践三个月后取得的
微软AI Tour：打造值得信赖的智能“工友”
微软致力于勾勒出人与科技协同进化的全新图景。“模型更新迭代迅速，但真正决定AI在企业中应用深度的，是其智能程度与可信赖性，”微软全球执行副总裁兼首席商务官Judson Althoff在4月21日的Microsoft AI Tour上如是说。企业级AI正迎来新的发展阶段。过去两年，各行各业都在探索AI的应用潜力，例如撰写报告、图像生成、词曲创作等。在技术演示的吸引力下，每一次模型升级都引发了广泛关注。然而，当最初的新鲜感逐渐消退，决策者们开始提出更实际的问题：AI能否在我的组织中稳定地执行哪些任务？每一次输